vision transformer 高光谱

Vision Transformer是一种深度层次的架构，用于高光谱图像(HSI)和多光谱图像(MSI)的联合分类。它利用光谱序列Transformer来捕获光谱的长期依赖性，并利用空间层次Transformer从HSI和MSI中提取层次空间特征。同时，它还使用交叉注意力机制来自适应地融合多模态数据[1]。

Transformer最早被应用于机器翻译，其结构由编码器和解码器组成。它通过多头注意力机制解决了长距离依赖问题，能够捕捉任意位置之间的关系。在计算机视觉任务中，视觉Transformer框架在图像分类、对象检测、图像分割等任务上取得了显著的性能[2]。

在HSI和MSI融合中，局部信息和全局信息都很重要，因此Transformer更注重局部关系的卷积具有更大的潜力。然而，如何有效地进行HSI和MSI的交互融合一直是一个难点。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的HSI和MSI融合网络结构MCT-NET，它将CNN和Transformer与多层次跨模态交互模块(MCIM)和特征聚合重构模块(FARM)相结合，实现了融合图像的空间-光谱信息保留。此外，还提出了多层次交叉Transformer(MCT)，在传统Transformer的自注意机制中加入了交叉注意思想，实现了空间模态和谱模态的跨模态信息融合[3]。

因此，Vision Transformer在高光谱图像中的应用可以通过光谱序列Transformer和空间层次Transformer来捕捉光谱和空间特征，同时利用交叉注意力机制来融合多模态数据，从而提高分类性能。

相关问题

transformer高光谱分类

引用和中提到了关于使用transformer进行高光谱分类的方法。传统的CNN网络在挖掘和表示光谱特征的序列属性方面存在一定的限制，而引入transformer可以重新思考高光谱分类的序列角度。SpectralFormer是一种应用transformer的高光谱分类方法，通过分组光谱嵌入（GSE）和跨层自适应融合（CAF）来提取光谱上的序列信息并保留有价值的信息。SST框架结合了CNN、改进的Transformer和MLP，通过提取空间特征、提取空间光谱特征和分类来完成高光谱分类任务。引用中还提到了一种名为DenseTransformer的改进型Transformer，它使用密集连接来加强特征传播，可以缓解梯度消失的问题。因此，transformer在高光谱分类中具有很大的应用潜力。

vision Transformer

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于处理计算机视觉任务。它将图像分割成一系列的图像块，并将每个图像块作为输入序列传递给Transformer编码器。每个图像块通过一个线性投影层转换为向量表示，并与位置嵌入向量相结合，然后输入到Transformer编码器中进行处理。Transformer编码器由多个自注意力层和前馈神经网络层组成，用于学习图像中的全局和局部特征。最后，通过一个线性分类器对编码器的输出进行分类。

Vision Transformer的优点是能够在没有使用传统卷积神经网络的情况下，实现对图像的高质量特征提取和分类。它在一些计算机视觉任务上取得了与传统方法相媲美甚至更好的性能，例如图像分类、目标检测和语义分割等任务。

以下是一个使用Vision Transformer进行图像分类的示例代码[^1]：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms
from torchvision.models import resnet50
from vit_pytorch import ViT

# 加载预训练的Vision Transformer模型
model = ViT(
    image_size = 224,
    patch_size = 16,
    num_classes = 1000,
    dim = 768,
    depth = 12,
    heads = 12,
    mlp_dim = 3072,
    dropout = 0.1,
    emb_dropout = 0.1
)

# 加载预训练的权重
model.load_from('vit_weights.pth')

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载图像并进行预处理
image = Image.open('image.jpg')
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用Vision Transformer进行图像分类
output = model(image)
_, predicted_class = torch.max(output, 1)

# 输出预测结果
print('Predicted class:', predicted_class.item())